Redis的Key是如何尋址的

# Redis的Key是如何尋址的

## 引言
Redis作為高性能的鍵值存儲系統，其核心機制之一就是如何快速定位存儲在內存中的鍵值對。本文將深入剖析Redis的Key尋址原理，包括哈希表實現、漸進式rehash策略、內存壓縮優化等關鍵技術。

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## 一、Redis存儲結構概述
Redis采用字典（Dict）作為核心存儲結構，其底層通過哈希表實現：

```c
// Redis 6.x 源碼結構
typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    dictht ht[2];    // 雙哈希表結構
    long rehashidx;  // rehash進度標識
} dict;

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;      // 哈希桶數組
    unsigned long size;     // 桶數量
    unsigned long sizemask; // size-1（用于位運算）
    unsigned long used;     // 已使用桶數量
} dictht;

二、哈希算法與尋址過程

1. 哈希函數選擇

Redis采用MurmurHash2/SipHash等算法計算鍵的哈希值：

# 偽代碼示例
def hash_function(key):
    if key_type == string:
        return siphash(key)
    elif key_type == integer:
        return int_hash(key)

2. 哈希尋址步驟

1. 計算哈希值：hash = hash_function(key)
2. 確定桶位置：index = hash & sizemask
3. 處理沖突：采用鏈地址法（Redis 6.0后改用緊湊鏈表）

三、漸進式Rehash機制

1. 觸發條件

• 負載因子 > 1 且允許擴容
• 負載因子 < 0.1 時收縮

2. 執行過程

// 偽代碼示例
void incrementalRehash(dict *d):
    if d->rehashidx != -1:
        for i in range(0, N):  // 每次處理N個桶
            move_bucket(d->ht[0], d->ht[1])
        d->rehashidx++
        if all_buckets_moved:
            free(d->ht[0])
            d->ht[0] = d->ht[1]
            d->rehashidx = -1

3. 讀寫操作處理

• 讀操作：同時查詢兩個哈希表
• 寫操作：只寫入新哈希表

四、內存優化策略

1. 哈希表擴容策略

2. 緊湊鏈表優化

Redis 6.0后采用listpack替代雙向鏈表：

// 舊結構：dictEntry->next指針(8字節)
// 新結構：entry_len|key|value|next_entry_len

五、特殊鍵處理

1. 過期鍵尋址

typedef struct redisDb {
    dict *dict;         // 主鍵空間
    dict *expires;      // 過期字典
} redisDb;

• 定期刪除：隨機采樣檢查
• 惰性刪除：訪問時檢查

2. 大Key處理

當Value超過hash-max-ziplist-value（默認64字節）時，轉為哈希表存儲。

六、性能對比測試

使用redis-benchmark測試不同場景下的操作耗時：

七、最佳實踐建議

1. 鍵命名規范：使用:分隔的層級結構（如user:1000:profile）
2. 避免大Key：單個Value不超過1MB
3. 合理設置過期：對臨時數據設置TTL
4. 監控指標：

   
   redis-cli info stats | grep keyspace
   

結論

Redis通過精妙的哈希表設計實現O(1)時間復雜度尋址，結合漸進式rehash和內存優化，在保證性能的同時實現了動態擴展。理解這些機制有助于開發者優化Redis使用策略，構建更高性能的存儲系統。

本文基于Redis 6.2源碼分析，不同版本實現可能略有差異 “`

注：實際使用時需要： 1. 替換流程圖鏈接為真實圖片 2. 補充具體的性能測試數據 3. 根據Redis版本差異調整細節描述 4. 可擴展添加集群模式下的尋址邏輯（CRC16槽位計算）